five

Data from: Paradoxical escape responses by narwhals (Monodon monoceros)|海洋生物学数据集|动物行为学数据集

收藏
DataONE2017-12-08 更新2024-06-26 收录
海洋生物学
动物行为学
下载链接:
https://search.dataone.org/view/null
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
Until recent declines in Arctic sea ice levels, narwhals (Monodon monoceros) have lived in relative isolation from human perturbation and sustained predation pressures. The resulting naïvety has made this cryptic, deep-diving cetacean highly susceptible to disturbance, although quantifiable effects have been lacking. We deployed a submersible, animal-borne electrocardiograph-accelerometer-depth recorder to monitor physiological and behavioral responses of East Greenland narwhals after release from net entanglement and stranding. Escaping narwhals displayed a paradoxical cardiovascular down-regulation (extreme bradycardia with heart rate ≤4 beats per minute) superimposed on exercise up-regulation (stroke frequency >25 strokes per minute and energetic costs three to six times the resting rate of energy expenditure) that rapidly depleted onboard oxygen stores. We attribute this unusual reaction to opposing cardiovascular signals—from diving, exercise, and neurocognitive fear responses—that challenge physiological homeostasis.
创建时间:
2017-12-08
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4099个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

CE-CSL

CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集,旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段,涵盖超过70种不同的复杂背景,确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向,通过收集大量真实场景下的手语视频材料,覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域,旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率,促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。

arXiv 收录

O*NET

O*NET(Occupational Information Network)是一个综合性的职业信息数据库,提供了关于各种职业的详细描述,包括技能要求、工作活动、知识领域、工作环境等。该数据集被广泛用于职业分析、教育和劳动力市场研究。

www.onetonline.org 收录

UAVDT Dataset

The authors constructed a new UAVDT Dataset focused on complex scenarios with new level challenges. Selected from 10 hours raw videos, about 80, 000 representative frames are fully annotated with bounding boxes as well as up to 14 kinds of attributes (e.g., weather condition, flying altitude, camera view, vehicle category, and occlusion) for three fundamental computer vision tasks: object detection, single object tracking, and multiple object tracking.

datasetninja.com 收录

航空发动机叶片异常检测数据集 (AeBAD)

航空发动机叶片异常检测数据集(AeBAD)由西安交通大学机械工程学院创建,包含两个子数据集:单叶片数据集(AeBAD-S)和叶片视频异常检测数据集(AeBAD-V)。AeBAD-S包含不同尺度的单叶片图像,样本未对齐,存在训练集与测试集间的域转移问题,主要由光照和视角变化引起。AeBAD-V包含安装在航空发动机上的叶片视频,用于检测叶片在旋转过程中的异常。该数据集旨在解决实际工业应用中叶片异常检测的问题,强调同一数据类别内的域多样性。

arXiv 收录

cifar10

该数据集包含了完整的CIFAR10数据集,通过PyTorch下载并分割成.png格式的32x32图片。数据集分为三个部分:训练集(train,49,000个样本)、校准集(calibration,1,000个样本)和测试集(test,10,000个样本),每个部分按类别平衡。

huggingface 收录